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Almacenan datos, tienen distintas estructuras que le dan soporte. A continuación presentaremos las más básicas, junto con sus propiedades:
list() permite generarla. Es opcional agregarle nombres a cada elemento, pero permite llamarlos con mayor facilidad.dimnames)c(4,6,8,10)
## [1] 4 6 8 10
-¿Lista o vector?
c("d",6,"v",10)
## [1] "d" "6" "v" "10"
matrix(1:4, nrow = 2, ncol = 2)
## [,1] [,2] ## [1,] 1 3 ## [2,] 2 4
matrix(1:4, nrow = 2, ncol = 2)*matrix(c(46,57,32,88),nrow=2)
## [,1] [,2] ## [1,] 46 96 ## [2,] 114 352
x<-array(c(52,41,25,85,136,128,28,59,65,16,1,133),c(2,3,2))
dimnames(x)<-list(c("H","M"),c("desempleado","empleado","inactivo"),c("santiago","valparaiso"))
print(x)
## , , santiago ## ## desempleado empleado inactivo ## H 52 25 136 ## M 41 85 128 ## ## , , valparaiso ## ## desempleado empleado inactivo ## H 28 65 1 ## M 59 16 133
set.seed(4321) #Creamos una semilla para la generación de datos,
#de manera que los podamos reproducir
datos<- rnorm(200) #Generamos 200 números aleatorizados
#siguiendo distribución normal.
promedio_curso <- function(x) {sum(x)/length(x)} #creamos una función que suma
#datos y los divide por su largo
print(promedio_curso(datos))
## [1] 0.05299248
print(sum(datos)) #la suma de los datos
## [1] 10.5985
print(length(datos)) #el largo de los datos
## [1] 200
.libPaths() # get library location
## [1] "C:/Users/andre/Documents/R/win-library/3.6" ## [2] "C:/Program Files/R/R-3.6.2/library"
install.packages("dplyr")library(dplyr)).
| Niv. Medición | Clasificación | Orden | Un. Medida Constante | Cero Absoluto |
|---|---|---|---|---|
| Nominal | X | |||
| Ordinal | X | X | ||
| Intervalo | X | X | X | |
| Razón | X | X | X | X |
\(^{Fuente: Ritchey, 2002, p. 47}\)
Existen 5 tipos de variables (modos) básicas o “atómicas” en R (dependiendo del tipo de valores que se le asigna a cada objeto). Estos determinan cómo los datos serán formateados, mostrados y tratados.
Numérico (numeric): valores numéricos, incluye decimales. {2,1.5,3}
Entero (integer): números enteros, no incluye decimales. {4,8,34}
Caracter (character): Variables Cadena (alfanuméricas). "andres", "pedro"
Lógico (logical): valores lógicos, verdadero o falso. {TRUE/FALSE, 0/1}
Además, es posible tratar las variables (“casting”) como factores. En este caso, las variables corresponden a valores enteros que tienen etiquetas para los distintos valores. Por otra parte, existen estructuras más complejas, como las fechas (dttm, POSixct), que provienen de estas formas básicas y que van más allá del alcance de este curso
NA (no disponibles), puede entenderse como valores perdidosInfNaN (not a number)NULL, similar a largo 0is.finite(c(2,3,4,5)/c(0,1)) # se recicla
## [1] FALSE TRUE FALSE TRUE
is.infinite(matrix(c(1,2,5),nrow=2,ncol=2)/matrix(c(0,4),nrow=2,ncol=2)) #va a reciclar la primera observación
## [,1] [,2] ## [1,] TRUE TRUE ## [2,] FALSE FALSE
is.nan(c(2/5,6/6,0/0))
## [1] FALSE FALSE TRUE
is.na(c(1,2,NA,4,5))
## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
complete.cases(c(1,2,NA,4,5))
## [1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE
anyNA(c(1,2,NA,4,5))
## [1] TRUE
anyNA(c(1,2,3,4,5))
## [1] FALSE
is.null(c(1,2,3,4,5))
## [1] FALSE
is.null(c(1,2,NA,4,5))
## [1] FALSE
is.null(c())
## [1] TRUE
Juego de Cultura - La regla que aplicará es la siguiente: “a todas las palabras que digan deberán agregarle la frase ‘por celular’” - Sus compañeros dicen lo siguiente: c("Debo comprar tickets para mañana", "Qué bueno sería juntarnos", "Voy a preparar un jugo") - La función paste0 permite pegar elementos sin separación
objeto <- "silencio"
paste0("Simón dice", objeto)
## [1] "Simón dicesilencio"
#considere que no agrega espacios, por lo que debe agregarlos usted
paste0("Simón dice", ", \'", objeto,"\'")
## [1] "Simón dice, 'silencio'"